将自然科学中的物理、化学、材料科学囊括于一身的所谓物质科学，大概最核心的观念是：结构决定性能！因此，物质科学的核心内涵就是“结构-性能关系”，以制造出为人类所用的好材料。众所周知，在学习和揣摩“结构-性能关系”的时光长河中，一方面，科学人通过知识的发现、构建和积累来揭示这种关系；另一方面，科学人也能放下架子和自尊心，主动去向大自然学习，其结果就是所谓仿生学的诞生与发展。
2014年第143期Scientific American曾经刊登了一篇文章。文章由陈柏宇、刘冠麟先生编译，提点了仿生学的主要知识点：(1) 以生物结构为目标，通过研究生物材料独特的性能，反推其结构根源，然后仿造这一结构；(2) 学习生物材料丰富的结构特征，包括自组装、多级结构、对外响应与服役效果；(3) 最后从仿生学知识中总结出生物体的“结构-性能关系”，为物质科学所用。
生物经过长时间进化，形成的结构对特定存活环境的适应性可能已达到登峰造极的程度，这是科学人虚心学习之的主要动力，不服不行。科学人鹦鹉学舌，尝试各种途径去学习与模仿生物结构的设计、选材、制备、结构优化和功能优化。
生物结构演化的结果并非就一定是完美结构。从一般性而言，每一种生物材料结构都有其缺点。这一方面是因为生物环境相对温和，另一方面则源于演化只是为了适应特定需求。因此，对生物材料的模仿，可能存在着“度”与“特殊性”的问题。
虽然早在数百年前，西方学者就记录了生物结构-功能的细节，但科学人也就是在过去几十年大规模想象甚至制造出若干仿生材料，包括科幻电影《不可能的任务》和《蜘蛛人》中大量采用生物材料的想象与夸张。诚然，仿生学大规模成功的实例并不多，但每一样实例都充满神奇和幻觉，令科学人既兴奋亦沮丧！兴奋乃因为人类终于可以造出生物材料之一二，沮丧则源于人类认识到自己的本事不过尔尔。
这不，科学人愈挫愈勇、愈战愈强的努力，甚至让仿生学深入到量子功能材料领域。由此，诞生了诸如人工智能和大脑材料这样的新的前沿方向，令人肃然起敬。
这里即展示其中一角冰山，本文中，中科院物理所金奎娟研究员、杨国桢院士团队的葛琛老师以其特定的视角，去阐明该团队如何仿生人脑结构单元——神经突触，企图学习人脑的信息处理与计算能力。很显然，这是一个充满激情和希望、却更是充满荆棘与挑战的方向。祝好运！
在这生活着很多疯狂人物的地球，仿生人脑也不是什么新鲜的想法。1950年代，那个孤僻而内敛的艾伦·图灵，对，就是那个被誉为计算机科学与人工智能之父的英国数学学者，发布过一篇论文：《计算机器与智能》。文中提出了一个令人深思的问题：“机器会思考吗？”这个问题开启了人类对人工智能(也就是仿造人脑)的探索。时至今日，人工智能已成为全世界关注的科学前沿。
喧嚣尘上的AlphaGo、无人驾驶、人脸识别等算是初级产品，却已使得与人工智能相关的新鲜事物渗透入我们的生活中、改变着我们的生活方式和生活品质。所有这些新鲜事，所依赖的核心灵魂都是电子计算机。现在的计算机系统，主要是基于计算和存储分离的冯·诺依曼架构，其中的中央处理器必须频繁地从存储单元读取数据，然后再进行计算。这个数据读取过程花费了大量时间和功耗，导致功耗巨大以及散热困难等一系列问题。
很显然，人脑仿生，即通过模仿人脑工作方式来构建新型计算架构，是实现高性能计算极具潜力的方案。这是科学人追求的外部驱动力。从内在角度看，人脑是人类神经系统最重要的组成部分。记忆、遗忘、学习和决策等等功能，都在大脑的神经网络中进行。所以，仿生人脑就从仿生神经网络开始，显得很自然和合理。不过，神经未必是一个很物理的东西，至少比物理人经常引以自豪的半导体、集成电路等微电子产品还是要复杂许多。
神经学研究表明：神经网络是由数量惊人的神经元(约10^11个)通过突触(约10^15个)联结而成。神经网络、神经元、突触由顶至底，形成了神经系统多层级体系。
假定这一人脑工作机制是真的，基于这一机制的启发，并关注前文标识的那些关键名词，我们就能够粗浅理解所谓的类脑芯片是什么。类脑芯片，就是用神经形态器件去模拟人脑中的神经元、突触等基本功能，再进一步将这些神经形态器件联结成人工神经网络，以实现人工“大脑”的复杂功能。这些尝试和结果，即便是走过穷山恶水、甘苦日月，却还是为人工智能应用打下了一些硬件基础。
总之，笔者相信，假以时日，电解质突触晶体管走向下一阶段应用研发，已是可期之势。依笔者的观点，还需要指出，电解质晶体管尽管有这样那样的优点和吸引人之处，但离子运动(质子H+、氧空位V_O等)毕竟是一种惯性犹在、速率难高的过程，所以电解质在需要超快响应的行为中，显得有些笨拙和青涩。
电子或声子的运动就要好得多，不仅仅在于其轻灵活络，更在于其量子波动的特征明显，可以实现coherent、phase matching和tunneling。因此，物理人总是希望能够用纯电效应和相联系的量子过程来控制材料。并且，离子的引入还会带来扩散等其它毛病。
沿着这一思路，很容易想到：在电场下进行翻转的铁电畴，能否在神经突触器件方面一试身手呢？当然，这方面过去多年有很多工作发表，包括我们自己的努力。基于BaTiO_3外延超薄膜，我们尝试制备了铁电隧穿结。通过与SrTiO_3体系的对比实验，我们阐明了长久以来关于铁电隧穿结中铁电极化和离子移动作用的争议，在此基础上设计的器件展现了大的开关比值。
毫无疑问，功能氧化物丰富的物理性质为实现神经突触器件提供了多样选择。笔者从材料界面调控和突触器件物理的角度展开描述的若干研究工作，给出了我们的心得体会：电解质突触晶体管是优良的器件仿生结构，而基于铁电功能的类突触器件之综合性能优异。这些器件制备及其物理都值得深入研究。
当然，基于功能氧化物突触器件的类脑智能研究还处于起步阶段，未来面临着许多机遇和挑战。
短期看，高性能的突触阵列可以用来加速需要大量矩阵运算的深度学习神经网络、降低系统功耗。目前，通过人工突触阵列和深度学习算法，能够使功能氧化物薄膜具备“学习”能力。在此基础上，可以进行“识别”等简单的人工智能任务。长远看，现在的研究尚处于初级水平，还需要从器件、架构、算法等方面全方位进行革新，才能打造出基于人工神经元和突触的功能氧化物“大脑”，搭配先进的算法使其能产生“意识”等高级的类脑智能。
或许，若干年后，科幻电影《终结者》中展示的超级机器人终将成为现实。到那个时候，人类生活的方方面面将面临改变与调整。这种改变与调整，是人类用双手逼迫自己实现自我异化与自我革命的进程，颇有一些“我不入地狱谁入地狱”豪迈，给人类全方位地改变自己的未来做出注解。